這是客戶的資訊,該資訊如何被使用應為客戶的選擇。」於此一理念下,美國聯邦通訊委員會(Federal Communication Commission,FCC)於2016年10月27日通過了寬頻客戶隱私規定(Broadband Consumer Privacy Rules),該規定要求寬頻網路服務提供者(broadband Internet Service Providers,ISPs)應保護其客戶之隱私,該新通過的隱私規範非禁止使用及分享客戶的資訊,而係給予客戶有更多的選擇去決定自身的資訊該如何被分享及使用。以下簡介規範內容:
一、規範對象:寬頻網路服務提供者及其他電信營運商,例如Comcast、Verizon、AT&T等。規範對象未包含聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission,FTC)所管轄的隱私保護措施下的網站或其他邊緣服務商(edge service),例如Google、Facebook、Amazon等。亦未規範寬頻網路服務提供者營運的社交媒體網站或政府監管、加密,執法等問題。
二、 主要規範內容:將ISP所蒐集得使用及分享的資訊分為三類,建立客戶同意要件,分類如下。
(一)敏感性資訊須事前取得客戶肯定地選擇同意加入(opt-in),才得為使用及分享。敏感性資訊包含精確的地理位置、金融資訊、健康資訊、孩童資訊、社會安全碼、網站瀏覽紀錄、app使用紀錄及通訊內容。
(二)非敏感性資訊,例如電子郵件地址或服務層資訊,得使用及分享,惟當客戶選擇退出(opt-out)則不得使用及分享。
(三)同意要件之例外。除了在建立客戶與ISP關係外,針對特定目的將會被推定為已取得客戶同意,包含寬頻服務之提供或針對服
三、 其他重要規範內容:清楚告知客戶收集的資訊、將如何使用、向誰分享;實施合理的資料安全準則;保密性違反之通知。
然而針對FCC是否具有相關管制權限,質疑聲浪仍存於本次規範之通過。亦有認為該規範與FTC的管制同時運行將形成疊床架屋,造成社會大眾之混淆。並且該規範未能真實反映網路生態,未將網路公司或社交網站公司列入管制對象,無法真正保護客戶隱私。
歐盟資料隱私保護監督官(European Data Protection Supervisor, EDPS)Peter Hustinx呼籲歐盟,儘速建立專家小組,制定指導原則,將資料保護以及隱私原則納入網路中立原則中(Network Neutrality)。 網路中立原則原係要求對於網路服務提供者之間不應有所歧視,應平等對待所有資料。但是,在符合歐盟法規下,ISP業者亦得針對網路內容提供者或終端使用者,以不同收費方式管制網路流量。判斷的準據,則以使用者在網路上傳遞的個人訊息為主。調查官Hustinx在其意見書中指出,調查使用者傳遞的訊息可能會背離歐盟資料與隱私保護相關法律。 根據歐盟的隱私及電子通訊指令(Privacy and Electronic Communication Directive),ISP業者在某些條件下,得以促進通訊傳輸為目的,處理個人資料,但是必須取得使用人同意。這項指令亦要求ISP業者必須採取適當的技術、組織措施以確保資料的安全。承此,Hustinx就網路中立性所提出的意見,即為前述指令之例外,亦即ISP業者在確保網路順暢及監督是否有干擾時,其監控行為無須使用者同意。但若為限制某些服務,例如檔案交換,而進行的監控行為,則不在此限。再者,該同意必須免費的、明確的並且使用者得了解的。Hustinx提出的指導原則強調確保網路使用者被適當的告知,進而了解該項個人資料監控的意義而做出同意與否的決定。同時,ISP業者在進行調查時,亦應謹慎為之,不違反比例性原則。
中國大陸之國家互聯網信息辦公室發布《國家網絡安全事件報告管理辦法》中國大陸之國家互聯網信息辦公室於2025年9月11日發布《國家網絡安全事件報告管理辦法(下稱網安事件管理辦法)》,並將於2025年11月1日施行。網安事件管理辦法規定中國大陸之境內建設、營運網路或透過網路提供服務的網路營運者,於發生網路安全事件時的報告程序。 網安事件管理辦法值得注意或供我國參考有二者:一、與委外廠商之契約以其協力報告義務:該辦法第5條要求網路營運者應當以契約等形式,要求網路安全、系統維運服務提供商(含個人)向網路營運者報告監測發現,並協助網路營運者依辦法報告網路安全事件。簡言之,其透過法律監管網路營運商與委外廠商之間的契約或類似契約,以及報告之協力義務。二、個人資料與網路安全的關聯性:網安事件管理辦法透過《網絡安全事件分級指南》將網路安全事件分為1.特別重大網路安全事件、2.重大網路安全事件、3.較大網路安全事件、4.一般網路安全事件,四種分級。除關鍵基礎設施的中斷運行以外,前三個事件分級將100萬人、1000萬人、1億人以上公民個人資料丢失或被竊取、篡改、假冒,認定為較大網路安全事件以上等級,使大型網路安全事件與個人資料進行連接。換言之,網路安全事件不再僅是資安面的影響,公民個人資料完整性等法律概念逐漸進入資安領域,法律專業的投入將可能是網路安全發展中需審酌的範疇。
在美國競業禁止修法趨勢下,雇主可採取的配套措施——–不可避免揭露原則?美國聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission, FTC)於2023年1月提出一項提案,將使所有競業禁止條款無效,惟提案尚未確定。儘管FTC同意該提案將影響對雇主的保護,但也指出營業秘密法已為雇主提供了保護其營業秘密的配套,其中「不可避免揭露原則」(the “inevitable disclosure” doctrine)或許將成為競業禁止協議之替代方案。 不可避免揭露原則是指當公司認為前僱員於新公司任職,將不可避免地使用前公司之營業秘密時,可向法院聲請禁止前僱員至新公司任職。法院通常會考慮下列三個因素,以決定是否基於不當使用營業秘密之「威脅」而授予禁制令救濟,包括: 1.前後雇主是否為提供相同或非常相似服務的直接競爭對手; 2.前僱員的新職位是否與原職位雷同,以至於無法合理地期待該僱員在不利用其前雇主之營業秘密的情況下,能履行其新的工作職責; 3.所涉及的營業秘密對於前後雇主是否都具有相當之價值。 雖然部份州法院指出根據其州法,得適用不可避免揭露原則,但各界對於雇主能否向聯邦法院根據《保護營業秘密法》(Defend Trade Secrets Act, DTSA)援引該原則仍未達成共識。儘管如此,部份聯邦法院強調雇主須明確說明前僱員為何將不可避免地使用或揭露其營業秘密,僅證明前僱員在工作期間獲得機密資訊,並隨後於競爭公司擔任類似職位,不足以證明前僱員將不可避免地使用前公司之營業秘密。 綜上所述,不可避免揭露原則可以防止前僱員不當使用其營業秘密的威脅,但由於聯邦法院對於能否援引該原則的標準仍不明確,僅指出不可避免揭露原則將使雇主面臨較高的舉證要求,故其是否能成為競業禁止協議的替代方案,仍有待觀察。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)。
日本發布《首席AI長指引》與《實務手冊》,強化資料來源可溯,引導企業將AI風險納入資料治理框架2026年3月1日,日本人工智慧(AI)安全研究所(Japan AI Safety Institute, J-AISI)發布《首席AI長指引 1.00版》(Chief AI Officer Guidebook (Version 1.00),下稱指引)與《首席AI長設置與AI治理實施實務手冊 1.00版》(Practical Manual for Establishing a Chief AI Officer and Implementing AI Governance (Version 1.00),下稱實務手冊)。兩份文件旨於促進AI時代下的永續企業經營(sustainable business operations),提升產品與服務品質、建立客戶與使用者的信任。 一、指引與實務手冊概覽 指引內容包含設立「首席AI長」(Chief AI Officer, CAIO)職位之目的、職責。實務手冊內容則進一步指出一種組織模式,其中首席AI長為獨立的高階主管,直接向執行長匯報,並在首席AI長下設立AI治理辦公室,以及建議設立一個「跨部門AI指導委員會(Company-wide AI Steering Committee)」,成員包括首席AI長、首席資料長、首席資訊長、首席技術官、首席資訊安全官、法律合規部門、資料保護官、人力資源部門以及關鍵業務部門。各業務部門與系統所有者應依照既有標準運作,並向人工智慧治理辦公室和資料治理組織提供必要資訊。 二、將AI特定風險納入資料治理框架:降低幻覺與偏見之具體作法 在AI系統的生命週期中,資料品質影響決定模型效能、可解釋應與透明度。 首席AI長的職責為整合AI、資料與技術策略,於確保企業信任與風險管理之基礎下,驅動企業創新與數位轉型,並最大程度提升企業價值。因此,首席AI長應與首席資料長、法務部門協調,規範資料的生命週期、設定品質指標(Quality Metrics),並嚴格核實第三方素材授權(licenses for third-party materials)。 以下介紹文件建議之AI資料生命週期(資料蒐集)之管理作法: (一)區分資料用途:針對每個使用案例與模型,區分(1)AI模型訓練用資料;(2)AI訓練完成後,用於驗證與評測模型產出品質的評估資料(evaluation data),此類資料不參與模型的優化調整,僅客觀確認模型的準確度;(3)於AI模型運行過程中,使用者輸入的資料(data entered during inference),包含提示詞、上傳的文件及系統日誌(Logs)。 (二)資料分類:企業應依資料機敏程度進行分類,如機密、個資、內部及公開資訊等分類,以便加以定義資料之蒐集方式、儲存方式、資料遮罩要求(masking requirement,包含去識別化),以及控管資料傳輸至外部AI服務之權限。 (三)落實可追溯性與透明度文件:應透過實務手冊18.3之資料表(Datasheets)進行標準化記錄,包含 1. 基本資訊,如資料及名稱與版本;資料所有者;資料建立日期、最後更新日期等。 2. 目的與使用範圍,如資料集的用於訓練、評估、優化等;資料使用範圍限內部,或可對外提供等。 3. 組成與範圍,如記錄資料筆數與特徵概況;目標期間、區域與族群,如年齡、產業;資料格式,如文字/影像/音訊等。 4. 資料來源與蒐集方法,包含資料來源(內部系統、客戶提供的資料、公開資料、供應商提供的資料等);資料蒐集方法(日誌、調查、網路爬蟲等);是否取得資料主體同意等。 5. 資料品質與預處理(preprocessing),包含:紀錄去識別化等資料轉換流程;規範資料標記之品質管理機制。 6. 代表性與偏見,如列出AI預期使用情境與目標客群的一致性;特定性別、年齡、地區是否存在代表性不足的偏差等。 7. 隱私與法源依據,如資料是否包含個人資料或敏感資訊;資料處理之法律依據,如資料主體同意、契約等;採取之隱私保護措施,如去識別化等。 8. 授權、權利與資料反覆使用之條件:使用條件,如授權條款、是否允許商業使用等。 9. 安全性與存取控制:儲存位置,如資料中心、雲端或本地以及是否加密;資料之存取權限,如控管檢視、編輯、匯出等權限。 10. 資料保存與銷毀:記錄訓練資料、評估資料、輸入資料等不同類型資料之儲存期限,並規定如儲存期限過後,需以不可回復之方式銷毀資料,或必要時,應匿名後歸檔等規定。 三、接軌國內實務:企業可參考EDGS規範健全AI風險管理需求 面對AI資料生命週期管理,建議我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範(EDGS)》。EDGS同樣強調數位資料歷程管理,從資料生成、保護到維護的管理流程,有效強化資料的完整性。透過導入EDGS,企業不僅能提升內部創新、數位轉型,更能在面對AI糾紛時,提供歷程紀錄,從源頭端落實首席AI長所要求的循證治理目標。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)